长三角城市群知识密集型服务业的空间极化与辐(3)

式中:Di为断裂点到城市i的距离；Din为城市i、n之间的直线距离；Gi、Gn分别为城市i和n的知识密集型服务业极化指数。

图1长三角知识密集型服务业极化演变

(2)空间联系测度

空间联系主要是对地区间相互作用的考察。本文选择引力模型测度空间联系强度，Fin是两个城市之间知识密集型服务业极化指数和距离的函数，城市i、n之间的空间联系强度Fin的表达式为：

式中:k为引力常量，k=1；Gi为城市i的知识密集型服务业极化指数；din为基于路网的城市间距；β为地区之间知识密集型服务业联系强度的衰减因子，反映相互作用的衰减速度。

5.数据来源

本文选取2005—2017年长三角26个城市的知识密集型服务业的9个指标数据进行分析。由于在2006—2010年间，2009年的长三角服务业增速超过GDP的增速，呈现传统服务业与现代服务业竞相发展的局面，而2013年长三角服务业增加值首次超越第二产业增加值，所以选取2005年、2009年、2013年和2017年长三角城市群的知识密集型服务业的相关数据作为趋势分析的截面。因篇幅限制，根据《长江三角洲城市群规划》提出的“一核四圈五带”的网络化空间布局和“超大型城市、I 型大城市、II 型大城市、中等城市和小城市”的城市定位，选取Ⅱ型大城市及以上的城市(上海市、南京市、无锡市、常州市、苏州市、杭州市、宁波市和合肥市)进行重点分析。长三角城市群26个城市的知识密集型服务业的数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《上海统计年鉴》《江苏统计年鉴》《浙江统计年鉴》和《安徽统计年鉴》。依据国务院99号令关于知识密集型服务业的分类，将知识密集型服务业分为信息传输、计算机服务和软件业、金融业、租赁和商务服务业和科学研究、技术服务和地质勘查业。

三、知识密集型服务业空间极化分析

1.长三角知识密集型服务业空间极化演变

据式(2)计算长三角主要城市的知识密集型服务业极化指数，并用ArcGIS画出长三角知识密集型服务业极化演变图(图1)。从图1可以看到，长三角知识密集型服务业极化程度按由高到低依次排序是上海、杭州、苏州、南京、宁波、无锡、合肥、常州。长三角城市群的知识密集型服务业从2005年以上海市为单一极化点到2013年形成了以上海、杭州、苏州和南京为多核的极化模式的转变。上海的极化指数从2005—2013年呈现不断下降，表明上海作为长三角城市群的极化点呈现扩散和带动效应，而由于2013年上海自贸区的成立，上海知识密集型服务业形成了新一轮更高水平的集聚。南京作为特大城市其极化水平从2005—2009年与杭州存在较大差距，2013年以后差距开始缩小，说明杭州的知识密集型服务业的发展比南京的发展快。合肥作为Ⅰ型大城市的定位极化水平不及Ⅱ型大城市，与长三角城市群的规划定位不匹配。

表3 知识密集型服务业极化指数城市信息传输、计算机服务和软件业金融业租赁与商务服务业科学研究、技术服务和地质勘查业上南京杭州合肥苏州无锡宁波常州

2.知识密集型服务业细分行业空间极化分析

据式(2)计算知识密集型服务业细分行业的极化指数见表3。从信息传输、计算机服务和软件业来看，该细分行业依次集中在上海、杭州、南京和苏州。杭州的极化指数呈现上升趋势，由于阿里巴巴、网易等互联网企业的发展使得信息传输、计算机服务和软件业成为杭州主要产业，所以杭州逐渐成为长三角城市群的次极化点。南京的极化指数虽有所上升，但与杭州相比极化程度仍有较大差距，需进一步集聚信息传输、计算机服务和软件业的要素。从金融业来看，金融业主要集中在上海、苏州、杭州、宁波和南京。上海是长三角城市群的金融中心，金融业也是上海市知识密集型服务业细分行业中极化程度最高的行业。杭州、南京、合肥和常州的极化指数都平稳有升，但比信息传输、计算机服务和软件业的极化程度弱，且苏州和宁波的极化程度从2013—2017年间开始下降，说明互联网金融的发展进一步弱化了城市金融业的极化。从租赁与商务服务业来看，该细分行业主要集中在上海、苏州和杭州，南京的租赁与商务服务业的极化程度是其知识密集型服务业中最弱的，且比Ⅱ型大城市中宁波的极化程度弱，表明南京租赁与商务服务业的发展水平较弱，需发挥中心城市的集聚优势，加快发展租赁与商务服务业。从科学研究、技术服务和地质勘查业来看，上海、杭州、南京和苏州的极化程度较高。

文章来源：《中国辐射卫生》 网址: http://www.zgfswszz.cn/qikandaodu/2021/0709/935.html